配電網(wǎng)與電動(dòng)汽車光儲(chǔ)充電聚合商的協(xié)調(diào)互動(dòng)策略

李耐心，文藝林，杜 鵬，楊寧輝，胡澤春

（1.國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司唐山供電公司，河北唐山 063000；2.清華大學(xué)電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系，北京 100084）

0 引言

近年來(lái)，電動(dòng)汽車[1]（Electric Vehicle，EV）、小型光伏發(fā)電[2]（Photovoltaic，PV）和儲(chǔ)能系統(tǒng)[3]（Energy Storage Systems，ESS）在世界各國(guó)持續(xù)發(fā)展，已經(jīng)成為智能電網(wǎng)和微電網(wǎng)框架的重要組成部分[4-6]。這些資源的接入改變了負(fù)荷側(cè)的能源結(jié)構(gòu)[7-8]。站在電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商的角度，將負(fù)荷側(cè)可控資源納入電網(wǎng)調(diào)度決策中，可提升電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性[9-10]。站在可控資源的角度，利用其功率靈活性為電網(wǎng)提供可調(diào)能力可獲得一定的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼，最大化其使用價(jià)值[11-12]。

針對(duì)電動(dòng)汽車、分布式發(fā)電和儲(chǔ)能參與配電網(wǎng)調(diào)度，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開(kāi)展了大量的研究。文獻(xiàn)[13-16]構(gòu)建了大量可調(diào)資源聚合后的可調(diào)能力等效模型，但并沒(méi)有討論如何利用該模型進(jìn)行決策以及誤差校驗(yàn)的方法。文獻(xiàn)[17]考慮電動(dòng)汽車有序充電提供的調(diào)節(jié)能力，以最小化網(wǎng)損為目標(biāo)建立配電網(wǎng)最優(yōu)潮流模型，只計(jì)及了電動(dòng)汽車集群，沒(méi)有細(xì)化到每輛電動(dòng)汽車。文獻(xiàn)[18]將電動(dòng)汽車有序充電分為配電網(wǎng)指令生成、站內(nèi)實(shí)施調(diào)控兩階段進(jìn)行優(yōu)化，但是配電網(wǎng)的潮流被簡(jiǎn)化為功率平衡的形式。文獻(xiàn)[19-21]均采用分布式優(yōu)化算法求解配電網(wǎng)最優(yōu)潮流與電動(dòng)汽車有序充電的聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題，具有通信成本低和有效保護(hù)隱私的特點(diǎn)，但其中站內(nèi)的調(diào)度問(wèn)題都簡(jiǎn)化為聚合體的形式，沒(méi)有考慮調(diào)度指令的進(jìn)一步分解。

針對(duì)現(xiàn)有研究中的局限性，本文提出了一種配電網(wǎng)與電動(dòng)汽車光儲(chǔ)充電聚合商的聯(lián)合運(yùn)行優(yōu)化策略。EV，PV 及ESS 由聚合商聚合為統(tǒng)一形式后參與配電網(wǎng)最優(yōu)潮流的計(jì)算，得到對(duì)聚合商的調(diào)度指令，聚合商根據(jù)自身的利益計(jì)算出對(duì)該指令的反饋，配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商需要在最優(yōu)潮流計(jì)算中考慮該反饋。迭代收斂到一致的功率曲線后，在聚合商內(nèi)部進(jìn)行校驗(yàn)和再分配，將指令分配到每個(gè)資源上；本文設(shè)計(jì)了配電網(wǎng)與聚合商之間的信息交互機(jī)制，基于分析目標(biāo)級(jí)聯(lián)算法進(jìn)行迭代求解，算法收斂的結(jié)果保證了配電網(wǎng)和聚合商雙方的利益。在此基礎(chǔ)上，提出了聚合商內(nèi)部的校驗(yàn)和調(diào)度模型，得到每個(gè)資源的運(yùn)行策略。

1 電動(dòng)汽車光儲(chǔ)充電聚合商可控模型

1.1 電動(dòng)汽車光儲(chǔ)充電聚合商能量流建模

電動(dòng)汽車光儲(chǔ)充電聚合商控制電動(dòng)汽車、光伏發(fā)電系統(tǒng)及儲(chǔ)能系統(tǒng)，三者之間可進(jìn)行能量傳輸，也可與電網(wǎng)之間進(jìn)行能量的交互。不同單元之間的能量流動(dòng)關(guān)系如圖1 所示。其中，S 表示儲(chǔ)能系統(tǒng)，G 表示電網(wǎng)，X2Y表示功率從X流向Y，X和Y可取PV，EV，S 和G。

圖1 電動(dòng)汽車光儲(chǔ)充電聚合商能量傳輸圖Fig.1 Diagram showing energy transmission of aggregators of PV，ESS and EV

光伏發(fā)電系統(tǒng)所發(fā)出的電力可通過(guò)儲(chǔ)能儲(chǔ)存，或用于電動(dòng)汽車充電，或直接賣給電網(wǎng)，其能量只能流出。儲(chǔ)能系統(tǒng)接收光伏和電網(wǎng)的電力，可給電動(dòng)汽車充電、向電網(wǎng)售電，其能量既可輸出也可流入。電動(dòng)汽車充電的能量來(lái)源可以是光伏系統(tǒng)、儲(chǔ)能，也可直接從電網(wǎng)中獲得，其能量只能流入。這些能量流動(dòng)關(guān)系直接寫成公式形式比較繁瑣，因此使用“節(jié)點(diǎn)-支路關(guān)聯(lián)矩陣”統(tǒng)一描述，加引號(hào)是因?yàn)樗c圖論中的節(jié)點(diǎn)支路關(guān)聯(lián)矩陣不同。具體而言，將圖1 所示的系統(tǒng)中光伏、儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車和電網(wǎng)視為4 個(gè)節(jié)點(diǎn)，定義節(jié)點(diǎn)功率凈流出矢量Pn與支路功率流矢量Pb如下：

式中：上標(biāo)G，PV，S 和EV 分別為電網(wǎng)、光伏、儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車。

定義節(jié)點(diǎn)-支路關(guān)聯(lián)矩陣A如下：

由此，圖1 中的系統(tǒng)能量流動(dòng)關(guān)系可表示為：

式（4）包含了圖1 中展示的聚合商中各個(gè)資源之間的能量流動(dòng)關(guān)系，式（5）表示各個(gè)功率流動(dòng)路徑中流動(dòng)的功率均為正。

1.2 可控資源聚合模型

聚合商位于配電網(wǎng)上的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)類型為PQ節(jié)點(diǎn)，其有功功率P具有調(diào)節(jié)能力。在最優(yōu)潮流中，不考慮該節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的能量流動(dòng)，而是將該節(jié)點(diǎn)的所有可控設(shè)備聚合為一體進(jìn)行上報(bào)，不僅提高了計(jì)算效率，更重要的是保護(hù)了聚合商和用戶的隱私。使用文獻(xiàn)[22]提出的靈活資源模型，靈活資源在時(shí)段t消耗的功率需要滿足功率和能量上下界約束，即：

對(duì)于不同類型的資源，其功率與能量上下界的生成方式不同。對(duì)于光伏發(fā)電，其功率上界為0，功率下界為其最大發(fā)電功率，能量上界為0，能量下界為從第1 個(gè)時(shí)段到第t個(gè)時(shí)段發(fā)出的全部電量。對(duì)于儲(chǔ)能，其功率上下界分別為其充電和放電功率，能量上下界則分別對(duì)應(yīng)電量充滿和電量耗盡。需要注意的是，儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)需要在規(guī)定時(shí)間內(nèi)平衡，因此要求在最后一個(gè)時(shí)刻將能量恢復(fù)到初始水平。對(duì)于電動(dòng)汽車而言，不考慮放電的情形，則其功率上界為最大充電功率，功率下界為0，能量上下界分別為其最快和最慢的充電能量變化曲線。生成不同資源的聚合模型后，將功率與能量邊界參數(shù)疊加即得到聚合商整體的功率與能量邊界，具體的建模形式與推導(dǎo)參見(jiàn)文獻(xiàn)[23]，本文不再贅述。

在配電網(wǎng)的最優(yōu)潮流計(jì)算中，僅需要聚合商整體的功率與能量邊界信息。在用于生成迭代反饋的聚合商內(nèi)部?jī)?yōu)化問(wèn)題中，則需要考慮內(nèi)部各個(gè)資源的能量流，此時(shí)無(wú)需考慮對(duì)每輛電動(dòng)汽車分配功率，仍然使用聚合模型（6）對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行聚合，收斂后的校驗(yàn)和再分配計(jì)算中才需計(jì)及每輛電動(dòng)汽車的充電過(guò)程。

2 基于分析目標(biāo)級(jí)聯(lián)的配電網(wǎng)與聚合商聯(lián)合優(yōu)化策略

設(shè)聚合商的編號(hào)為l，所有聚合商的集合為L(zhǎng)，聚合商的個(gè)數(shù)為L(zhǎng)，則配電網(wǎng)與聚合商各自求解的問(wèn)題及它們之間的信息交互機(jī)制如圖2 所示。

圖2 配電網(wǎng)與聚合商的模型與信息交互機(jī)制示意圖Fig.2 Mechanism of model and information exchange between distribution network and aggregators

2.1 計(jì)及聚合商反饋的配電網(wǎng)最優(yōu)潮流模型

本文最優(yōu)潮流模型以最小化全時(shí)間段的總網(wǎng)損為目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)FDS如下：

式中：T 為優(yōu)化所考慮的所有時(shí)間段的集合，Re（·）為取實(shí)部的運(yùn)算符；s0,t為平衡節(jié)點(diǎn)在第t時(shí)段的復(fù)功率。

考慮輻射狀配電網(wǎng)，使用DistFlow[23]表示潮流方程，則網(wǎng)絡(luò)約束為：

?t∈T ：

式中：i，j，h為節(jié)點(diǎn)編號(hào)；N+為去掉平衡節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)集合；（i，j）為從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的支路；A為支路的集合；h∈i為節(jié)點(diǎn)h與節(jié)點(diǎn)i相連；si,t為節(jié)點(diǎn)i在第t時(shí)段的復(fù)功率；Sij，t，Shi，t，Sh0，t分別為時(shí)段t從節(jié)點(diǎn)i流向節(jié)點(diǎn)j、從節(jié)點(diǎn)h流向節(jié)點(diǎn)i、從節(jié)點(diǎn)h流向根節(jié)點(diǎn)的復(fù)功率；zij，zhi，zh0分別為支路（i，j），（h，i）和（h，0）的阻抗；為zij復(fù)共軛；Iij，t為支路（i，j）上電流幅值的平方；vi，t，vj，t分別為時(shí)段t節(jié)點(diǎn)i和j電壓幅值的平方；為節(jié)點(diǎn)電壓平方的下限和上限。

式（8）—式（11）與傳統(tǒng)的交流潮流方程在物理上完全等效，只是所使用的物理量不同，而式（12）是節(jié)點(diǎn)電壓的上下限約束。式（11）是非線性等式約束，導(dǎo)致最優(yōu)潮流問(wèn)題非凸，因此對(duì)其進(jìn)行二階錐松弛[24]，轉(zhuǎn)化為式（13）的形式。當(dāng)配電網(wǎng)中沒(méi)有反向功率流或反向功率流不大，且電壓約束不起作用時(shí)，該松弛是精確的[25]。

配電網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)還需滿足本地約束，對(duì)于固定負(fù)荷節(jié)點(diǎn)，本地約束即為功率注入值約束：

而可控節(jié)點(diǎn)的本地約束有所不同，除了式表示的功率和能量上下界之外，還需滿足配電變壓器的容量約束。假設(shè)可控資源聚合商都安裝了無(wú)功調(diào)節(jié)設(shè)備，保證其對(duì)外無(wú)功凈流量為0，則聚合商所在的配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)處本地約束包括：

式中：Pl,t為分配給聚合商l的總有功負(fù)荷；設(shè)聚合商l位于節(jié)點(diǎn)i，Ci為該節(jié)點(diǎn)的變壓器容量。

式（15）為聚合商l的功率能量邊界約束，式（16）計(jì)算出節(jié)點(diǎn)i的復(fù)功率，而式（17）表示配變?nèi)萘考s束。

求解最優(yōu)潮流問(wèn)題式（8）—式（10）、式（12）—式（18）可得到每個(gè)聚合商的有功功率該有功功率由配網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商作為指令發(fā)送至聚合商l。聚合商通過(guò)計(jì)算其內(nèi)部?jī)?yōu)化問(wèn)題生成對(duì)該指令的反饋信息，即影子價(jià)格λl,t。配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商在最優(yōu)潮流計(jì)算中需考慮此反饋信息，則將目標(biāo)函數(shù)改為增廣拉格朗日函數(shù)F′DS：

式（8）—式（10）、式（12）—式（18）所給出的最優(yōu)潮流模型是目標(biāo)函數(shù)為二次函數(shù)的二階錐規(guī)劃問(wèn)題，因此是凸規(guī)劃問(wèn)題，滿足分析目標(biāo)級(jí)聯(lián)的收斂條件。

2.2 可控負(fù)荷資源聚合商的反饋模型

目標(biāo)函數(shù)式（19）表示最大化聚合商的凈利潤(rùn)，式中等號(hào)右邊第一項(xiàng)求和表示從電網(wǎng)取電的成本，第二項(xiàng)求和表示向電網(wǎng)反送電所獲的收益，第三項(xiàng)求和表示聚合商為電動(dòng)汽車充電所賺取的利益，注意第三項(xiàng)求和前面系數(shù)為正，這是因?yàn)楸硎镜氖请妱?dòng)汽車向外流出的功率，為負(fù)值，最后一項(xiàng)是為避免多解而使用的l2正則化項(xiàng)。

約束條件首先包含第1 節(jié)所介紹的聚合商能量流模型式（1）—式（5）；式（20）表示聚合商對(duì)外滿足配電網(wǎng)的指令，通過(guò)該式生成反饋信號(hào)；式（21）和式（22）是電動(dòng)汽車聚合模型的功率與能量邊界；式（23）和式（24）中表征了光伏發(fā)電的調(diào)節(jié)能力；式（25）和式（26）中給出了儲(chǔ)能設(shè)備的功率調(diào)節(jié)能力；式（27）表示儲(chǔ)能的能量平衡約束，保證結(jié)束時(shí)儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)恢復(fù)到初始狀態(tài)；式（28）約束了儲(chǔ)能的能量變化范圍。

聚合商的優(yōu)化模型式（19）—式（28）為二次規(guī)劃模型，由于電動(dòng)汽車仍然是聚合模型，并且多個(gè)可控資源聚合節(jié)點(diǎn)可并行計(jì)算該內(nèi)部?jī)?yōu)化模型，生成的反饋信息直接發(fā)回配電網(wǎng)，不僅提高了計(jì)算效率，還有效保護(hù)了各主體的隱私。

考慮聚合商反饋的配電網(wǎng)最優(yōu)潮流模型式（8）—式（10）、式（12）—式（18）和考慮配電網(wǎng)指令的聚合商內(nèi)部?jī)?yōu)化模型式（19）—式（28）之間交替迭代，從而收斂到一致的最優(yōu)解。收斂后得到的最優(yōu)解意味著配電網(wǎng)網(wǎng)損成本和各個(gè)聚合商總運(yùn)行成本之和最低，符合配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商和各聚合商的利益。

2.3 聚合商內(nèi)部校驗(yàn)與再分配策略

迭代結(jié)束后，聚合商根據(jù)收斂的功率曲線結(jié)果將功率分配到每一個(gè)可控資源上。在此前的聚合商的優(yōu)化模型式（19）—式（28）中，站內(nèi)所有的電動(dòng)汽車是聚合后作為一個(gè)整體來(lái)考慮的。當(dāng)聚合商與配網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商協(xié)同達(dá)到收斂后，需要將收斂后的聚合商總功率曲線具體分配為每個(gè)資源的功率曲線。由于聚合后的功率曲線不一定滿足每輛電動(dòng)汽車的充電約束，因此需要先校驗(yàn)再進(jìn)行分配。

校驗(yàn)?zāi)Ｐ偷哪繕?biāo)是最小化實(shí)際功率曲線與指令曲線的偏差，需要在3.2 節(jié)模型基礎(chǔ)上將目標(biāo)函數(shù)改為式（29）的形式，同時(shí)去掉式（20）約束條件。而為了將功率分配到每輛電動(dòng)汽車，需要去掉式（21）和式（22）約束條件，新增式（30）—式（32）約束條件。

式中：xm,t為電動(dòng)汽車m在時(shí)段t的充電功率（標(biāo)幺值，基值為額定功率）；am,t為電動(dòng)汽車m在時(shí)段t的狀態(tài)，其值為1 表示接入充電樁，0 表示未接入或已離開(kāi)；M為所有電動(dòng)汽車的集合；分別為電動(dòng)汽車m到達(dá)時(shí)，離開(kāi)時(shí)和最大的荷電狀態(tài)（標(biāo)幺值，基值為電池最大容量Bm）；Pchg為額定充電功率；ηEV為電池充電效率。

目標(biāo)函數(shù)式（29）表示最小化指令功率曲線和實(shí)際可分配的功率曲線之間的偏差。約束條件式（30）表示電動(dòng)汽車只能在接入充電樁時(shí)充電，并且充電功率在0 到額定功率之間可調(diào)；式（31）表示需要在電動(dòng)汽車離開(kāi)前滿足其電量需求，但不能超過(guò)其電池最大容量；式（32）計(jì)算了所有電動(dòng)汽車的聚合的總功率。

根據(jù)修正后的模型式（23）—式（32）即可計(jì)算出最大程度滿足調(diào)度指令的聚合商內(nèi)部所有資源的功率分配方式，計(jì)算得到的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值若為0，則表示指令功率可以完全分配至聚合商內(nèi)每個(gè)資源上執(zhí)行。若計(jì)算得到的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值大于0，存在不能完全分配的情形，此時(shí)最優(yōu)解中的表示使得分配誤差最小的聚合商總功率曲線，記為。將作為新的指令，進(jìn)入下一步再分配的計(jì)算。

再分配計(jì)算中仍然遵循經(jīng)濟(jì)效益最大化的原則，由于此時(shí)的指令曲線已經(jīng)經(jīng)過(guò)校驗(yàn)，所以再分配的模型中又恢復(fù)了關(guān)于指令的等式約束，由式給出。聚合商內(nèi)部指令再分配的優(yōu)化模型為式（1）—式（5）、式（19）、式（23）—式（28）、式（30）—式（33）。

本節(jié)給出的校驗(yàn)?zāi)Ｐ团c再分配模型均為二次規(guī)劃模型，由于電動(dòng)汽車的數(shù)量較多導(dǎo)致變量較多，而校驗(yàn)?zāi)Ｐ团c再分配模型都需求解1 次，不在迭代的過(guò)程中，因此整個(gè)計(jì)算過(guò)程效率較高。

3 算例分析

3.1 系統(tǒng)設(shè)置

本文算例仿真中使用IEEE33 節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)，系統(tǒng)拓?fù)淙鐖D3 所示。

圖3 IEEE33節(jié)點(diǎn)算例系統(tǒng)拓?fù)銯ig.3 IEEE 33-node test case system topology

圖3 中負(fù)荷節(jié)點(diǎn)包含居民負(fù)荷、商業(yè)負(fù)荷、工業(yè)負(fù)荷3 種，不同類型的典型日負(fù)荷曲線形狀不同；節(jié)點(diǎn)4，14，21 和32 處接有電動(dòng)汽車光儲(chǔ)充電聚合商，每個(gè)聚合商包含的可控資源參數(shù)與規(guī)模如表1 所示；使用蒙特卡洛模擬生成每輛電動(dòng)汽車的充電需求，零售電價(jià)和向電網(wǎng)反送電的電價(jià)均采用峰谷平3 段分時(shí)電價(jià)，電動(dòng)汽車充電的服務(wù)費(fèi)為恒定值，具體參數(shù)值見(jiàn)文獻(xiàn)[22]。

表1 聚合商可控資源規(guī)模Table 1 Scales of aggregators’controllable resources

3.2 仿真結(jié)果

3.2.1 收斂過(guò)程

迭代中網(wǎng)損計(jì)算結(jié)果與誤差變化情況如圖4所示，初始網(wǎng)損是對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商而言的最優(yōu)值，經(jīng)過(guò)協(xié)調(diào)之后配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商做出了一定的妥協(xié)，若設(shè)置誤差小于1×10-3則視為收斂，程序?qū)⒃诘?1 次迭代達(dá)到收斂，收斂前后網(wǎng)損的變化不大。

圖4 迭代中網(wǎng)損與誤差變化情況Fig.4 Changes in network loss and error during iteration

3.2.2 協(xié)調(diào)前后結(jié)果對(duì)比

圖5 以位于配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)4 的聚合商為例，畫(huà)出了初始指令功率曲線與協(xié)調(diào)一致功率曲線。

圖5 迭代前后聚合商總體功率曲線對(duì)比Fig.5 Comparison of the overall power curves of aggregators before and after iteration

從圖5 中可以看出，初始與收斂時(shí)的總體功率曲線也有不同程度的調(diào)整。表2 列出了協(xié)調(diào)前后所有聚合商凈利潤(rùn)。由表2 可以看出，所有聚合商的凈利潤(rùn)在協(xié)調(diào)后大大提高，這是因?yàn)橛?jì)算初始指令的模型僅考慮了配電網(wǎng)網(wǎng)損卻沒(méi)有考慮到聚合商的利益。結(jié)合圖4 中展示的配電網(wǎng)網(wǎng)損變化情況分析可知，經(jīng)過(guò)本文的協(xié)調(diào)算法迭代后，在配電網(wǎng)網(wǎng)損變化不大的情況下顯著提高了聚合商的收益，說(shuō)明本文的協(xié)調(diào)算法很好地平衡了聚合商和配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商的利益。

表2 協(xié)調(diào)前后聚合商凈利潤(rùn)對(duì)比Table 2 Comparison of net profit between aggregators before and after coordination（元·d-1）

3.2.3 聚合商功率對(duì)指令的再分配結(jié)果

圖6 展示了位于配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)4 的聚合商利用其所控制的資源對(duì)指令曲線進(jìn)行再分配的結(jié)果，其中PG表示總體功率，PPV表示光伏發(fā)電的功率，PS表示儲(chǔ)能充放電功率，PEV表示電動(dòng)汽車總充電功率。從圖6 中可以看出迭代收斂一致的功率曲線均通過(guò)了校驗(yàn)，各個(gè)聚合商都在利用其可控資源的容量進(jìn)行調(diào)節(jié)，其共同特點(diǎn)是光伏發(fā)電均能完全利用，這也與聚合商的利益相符。

圖6 功率再分配結(jié)果Fig.6 Result of power redistribution

4 結(jié)論

本文提出了配電網(wǎng)與電動(dòng)汽車光儲(chǔ)充電聚合商的協(xié)調(diào)策略。該協(xié)調(diào)策略能夠充分考慮兩者的利益，協(xié)調(diào)策略中的信息傳遞機(jī)制能夠有效保護(hù)雙方的隱私，并且使得配網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商與聚合商的協(xié)調(diào)優(yōu)化問(wèn)題簡(jiǎn)化和分解，大大提高了求解的計(jì)算效率。在配網(wǎng)側(cè)，使用二階錐松弛后的Distflow 模型描述配電網(wǎng)側(cè)最優(yōu)潮流問(wèn)題；在聚合商側(cè)，使用簡(jiǎn)化的模型進(jìn)行與配網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商的交互迭代計(jì)算。配網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商和聚合商通過(guò)有限的信息交換進(jìn)行迭代計(jì)算，收斂后再將此時(shí)的功率曲線進(jìn)行校驗(yàn)，并再分配到每一個(gè)可控資源。算例結(jié)果表明迭代過(guò)程中配電網(wǎng)的網(wǎng)損變化較小，但協(xié)調(diào)前后聚合商的凈利潤(rùn)顯著增加，驗(yàn)證了所提協(xié)調(diào)機(jī)制的有效性。協(xié)調(diào)后的功率曲線經(jīng)過(guò)校驗(yàn)和再分配成功匹配到了聚合商控制的每個(gè)可控資源，該分配結(jié)果符合聚合商的利益。